Transformer大模型实战 了解RoBERTa

Transformer大模型实战 了解RoBERTa

1.背景介绍

随着自然语言处理(NLP)技术的不断发展,Transformer模型凭借其卓越的性能在各种NLP任务中获得了广泛的应用。作为Transformer模型的一种变体,RoBERTa(Robustly Optimized BERT Pretraining Approach)模型在2019年由Facebook AI研究院提出,旨在通过改进预训练策略来提高BERT模型的性能。

RoBERTa模型的出现源于对BERT预训练过程的反思。研究人员发现,BERT预训练时采用的Next Sentence Prediction(NSP)任务对下游任务的改进效果有限,同时BERT的训练过程也存在一些不足之处。因此,RoBERTa在BERT的基础上进行了一系列改进,包括移除NSP任务、增加训练数据、调整批处理大小等,从而显著提高了模型的性能。

2.核心概念与联系

2.1 Transformer模型

Transformer是一种基于自注意力机制(Self-Attention)的序列到序列(Seq2Seq)模型,由Google的Vaswani等人在2017年提出。它不同于传统的基于RNN或CNN的模型,完全依赖于注意力机制来捕捉输入序列中的长程依赖关系。Transformer模型主要由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分组成,可以应用于机器翻译、文本摘要、问答系统等多种NLP任务。

2.2 BERT